近日，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）发布公告（2025年第14号），批准发布国家标准GB/T 45873-2025《信息技术 车间数字孪生 参考架构》。 该标准在国家智能制造专家委、国家智能制造标准化总体组指导支持下，由全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC28）提出并归口，物联网与数字孪生分技术委员会（SAC/TC28/SC41）组织北京航空航天大学、中国电子技术标准化研究院等30余家优势单位共同起草完成。标准规定了车间数字孪生的参考架构及其核心要素，为企业开展车间数字孪生的规划、建设和运维提供技术参考。 该标准的发布填补了我国智能制造领域数字孪生基础性国家标准的空白，标志着国家智能制造标准体系在新技术应用方面取得关键进展，对推动数字孪生技术应用落地、支撑数字化车间和智能工厂建设具有重要指导意义。
本文件描述了数据安全风险评估的基本概念、要素关系、分析原理，给出了数据安全风险评估的实施流程、评估内容、分析评价方法等。
数据安全国家标准体系由基础共性、数据安全技术和产品、数据安全管理、数据安全测评和认证、产品和服务数据安全、行业与应用数据安全六大类标准组成。
近年，随着劳动力成本不断上涨，工业领域“机器换人”现象普遍，工业机器人市场与产业也因此逐渐发展起来。那么，世界上第一台机器人是谁呢？它诞生于哪一年？机器人经历多少年的发展才到现在的程度呢？工业机器人又是如何定义的呢？
报告聚焦的十大赛道，绝非简单的产业罗列，而是经过科学研判的战略选择。集成电路是现代工业的“粮食”，人工智能为新质生产力的“大脑”，具身智能开启人机协同新纪元，生物医药与医疗器械构筑生命健康屏障，商业航天拓展人类生存边疆，智能制造重塑工业筋骨新能源与新材料夯实可持续发展根基，低空经济开辟立体经济新空间——每个领域都是国家战略科技力量的具象投射。这些赛道彼此交织、相互赋能，共同构成了面向未来的科技创新矩阵，其发展质量直接关系到我国能否在全球价值链重构中占据有利地位。
当前，生成式人工智能技术实现突破性发展，以ChatGPT为代表的大型语言模型在文本生成、语言理解和逻辑推理领域展现的强大能力，不仅重塑了人机交互方式，更推动智能终端从云端服务向端侧算力深度融合的方向演进。在此背景下，中国联通作为国内通信行业领军企业，积极布局人工智能与通信技术的融合创新，自主研发元景大模型并构建元景MaaS平台，旨在通过开放算力、通用大模型及行业专家服务，赋能千行百业数字化转型。 本白皮书系统梳理了AI终端产业的发展脉络，指出大模型技术正加速向生态体系建设、高性能计算优化等方向演进，同时面临端侧算力瓶颈、性能功耗平衡等挑战。为应对这些机遇与挑战，文件详细阐释了中国联通元景大模型的能力体系，涵盖AI基础设施、数据集建设、MaaS平台服务、智能体开发及安全保障五大核心模块。
数字人才是驱动中国数字经济高质量发展、塑造国家竞争新优势的核心战略资源。随着“数字中国”建设的深入推进和“新质生产力”概念的提出，特别是数据被确立为关键生产要素，对数字人才提出了前所未有的新要求。本白皮书系统分析了当前面临的严峻挑战：总量缺口巨大、结构性失衡突出（高端研发、复合型、数据驾驭人才稀缺）、区域分布不均，并指出人工智能等新兴技术将持续重塑人才能力需求。面对挑战，白皮书提出了破局之道。
报告首先描述了智能网联汽车中的基础要素——数据，作为AI系统运行的基石，数据的高效收集与处理是实现智能网联汽车的关键。接着，分析并研究了车用AI相关术语及安全风险等级分类准则，确定了不同安全等级车用AI系统的管理思路。然后，通过深入分析车用AI 的基础共性和平台建设，探讨了支撑智能网联汽车技术的技术平台与架构。随后，分析了AI在感知、预测、决策等驾驶任务中的应用，揭示了这些核心技术通过AI算法，提升环境感知的精度、预测交通行为的能力，并优化车辆的自主决策过程。
人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展；要加强政策支持和人才培养，努力开发更多安全可靠的优质产品。当前，全球智能化浪潮风起云涌，人工智能领域创新呈群体性突破之势，语言大模型、多模态大模型和具身智能等领域日新月异，推动人工智能向更高效、强智能的方向快速发展。
目录 1、全球经济与医药市场分析 2、医药及装备产业出海现状 3、医药产业出海机遇分析 4、产业链出海策略下的新商机
《2025工业大模型应用进展与展望》报告深入剖析了工业大模型在2025年的应用现状与未来趋势。报告亮点如下： （1）应用阶段划分：报告将工业大模型的应用分为“初步兴起”“广泛探索”“少量复制”“规模应用”四个阶段，清晰展示了技术从概念到普及的演进路径。 （2）行业案例丰富：涵盖电力、采矿、石油、半导体、烟草、消费品等多行业，详细列举了如中国宝武2526工程、国家能源集团部署DeepSeek等成功案例，为其他企业提供了实践参考。 （3）技术趋势洞察：强调大模型与小模型、机理模型融合，以及智能体在设备运维、工艺优化、安全监控等领域的应用深化，展现了技术的多元发展方向。 （4）供应商格局分析：梳理了包括华为云、金蝶、羚羊工业互联网等在内的众多供应商布局，揭示了当前市场混沌竞争、尚未分化的现状。 （5）未来展望明确：预测未来2年应用场景将先扩展后聚焦，智能体将深度渗透现有业务系统，改造传统流程，并为用户提供了从高频信息查询、表单审核到复杂过程控制等场景入手的建议。
本白皮书分为总体篇、场景篇和趋势篇。总体篇指出，智能化成为汽车行业发展的核心趋势，AI助力汽车产业智能化升级，涵盖智能驾驶、智能座舱、智能客服、研发设计、生产制造、供应链管理、营销销售和经营管理等多个领域。场景篇详细分析了智能驾驶、智能座舱、智能客服等具体应用场景，展示了AI如何提升汽车产品力、用户体验和企业生产力。趋势篇则对“人工智能+汽车”的应用趋势进行了展望，包括大模型技术、数据驱动创新、澎湃算力、大小结合端云协同、AI智能体快速落地以及安全与隐私保护等。
标准围绕“如何建设”“如何实施”“如何自我提升”提出一套数字化能力建设的过程方法和通用要求，可有效助力企业体系化推进数字化转型活动，稳定获取数字化转型成效。 标准给出了能力体系建设的总体框架，明确了数字化能力策划（Plan）、支持、实施与运行（Do）、评测（Check）与改进（Action）的PDCA过程管控机制，提出了各管控环节对应的具体要求，系统性阐述了数字化能力体系建设、运行与优化提升的核心路径，并给出数字化能力的分级要求及相关配套模型，可引导企业持续推动数字化能力迭代升级，实现螺旋式创新发展。
本报告旨在为各行业企业在建设落地大模型平台的过程中，提供有效的参考和指引，助力大模型更高效更有价值地规模化落地。本报告系统性梳理了大模型平台的发展背景、历程和现状，结合大模型平台的特点提出了具体的落地策略与路径，同时详细分析了大模型平台的关键能力及其建设要点，并对多个行业的落地案例进行了深入剖析，最后对大模型平台的发展趋势进行展望。
指南全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，坚持统筹人工智能发展和安全的基本原则，旨在完善人工智能标准工作的顶层设计，强化全产业链标准工作的协同性，统筹推进标准的研究、制定、实施以及国际化进程，为推动我国人工智能产业高质量发展提供坚实技术支撑。
本文件规定了工业企业数据安全防护的基础性数据安全防护要求、数据全生命周期安全防护要求、 其它防护要求。 本文件适用于指导工业企业开展数据安全防护工作，也可为开展数据安全风险评估工作提供参考。
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